📺 Ensino Remoto 2021.2

Acesse a ementa do curso

DEFINIÇÕES GERAIS E TÉCNICAS DE SOMATÓRIO:
- Introdução
- Definições Gerais
- Técnicas de somatório
COLETA, ORGANIZAÇÃO E APRESENTAÇÃO DE DADOS:
- Introdução
- Representação tabular
- Representação gráfica
MEDIDAS DE POSIÇÃO:
- Introdução
- Média
- Mediana
- Moda
MEDIDAS DE DISPERSÃO:
- Introdução
- Amplitude total
- Variância
- Desvio Padrão
- Coeficiente de Variação
- Erro padrão da Média
PROBABILIDADES:
- Conceitos básicos
- Definições de probabilidades
- Propriedades
- Eventos independentes e probabilidade condicional
- Teorema de Bayes
- Função de probabilidade discreta
- Função de probabilidade contínua
- Função de distribuição de probabilidade acumulada
- Esperança matemática e variância
DISTRIBUIÇÕES DE PROBABILIDADES:
- Introdução
- Distribuições discretas de probabilidades
- Distribuições contínuas de probabilidades
AMOSTRAGEM:
- Introdução
- Amostragem não-probabilística e probabilística
- Técnicas de amostragem probabilística
DISTRIBUIÇÃO DE AMOSTRAGEM:
- Introdução
- Distribuição de amostragem da média
- Distribuição de amostragem de proporções
- Distribuição de amostragem de diferença entre médias
- Distribuições amostrais (qui-quadrado, t e F)
TEORIA DA ESTIMAÇÃO:
- Introdução
- Conceitos básicos
- Tipos de estimativas
- Propriedades de um estimador
- Estimação por ponto
- Estimação por intervalo:
  - Intervalo de confiança para a média
  - Intervalo de confiança para a variância
  - Intervalo de confiança para a diferença entre médias
- Dimensionamento de amostras
TEORIA DA DECISÃO:
- Introdução
- Testes de hipóteses
- Erros tipo I e II
- Teste unilateral e bilateral
- Passos para a construção de um teste de hipóteses
- Teste de hipóteses para a média
- Teste de hipóteses para a proporção
- Teste de hipóteses para a variância
- Teste de hipóteses para a diferença entre médias
CORRELAÇÃO E REGRESSÃO LINEAR SIMPLES:
- Introdução
- Correlação linear:
- Coeficiente de correlação linear
- Teste de hipóteses acerca do coeficiente de correlação linear
- Regressão linear simples:
- Modelo
- Estimação dos parâmetros do modelo
- Teste de hipóteses para o modelo de regressão
- Medidas de adequação do modelo

Detalhamento da metodologia

As aulas seguirão um modelo de metodologia ativa baseado nas coreografias didáticas. Criaremos um cenário em que o propagador de conhecimento também seja feito por parte do aluno. Ele será o protagonista. Dessa forma, traremos métodos de aprendizagem do tipo “ensinar por aprender”, criaremos mapas mentais (https://app.lucidchart.com) para nossas aulas, dentre outras técnicas, para que nesse momento fique mais claro e objetivo o assunto proposto.

Nossas aulas são postadas pelos canais do youtube (http://youtube.com/bendeivide), portal didático da disciplina, repositório GitHub (http://github.com/bendeivide), alocaremos nas páginas (http://ufsj.edu.br/bendeivide e http://bendeivide.github.io/), facebook (Ben Deivide), e instagram (@bendeivide). Nossas aulas terão 4 (quatro) horas semanais de aulas assíncronas, e 2 (duas) horas de aulas síncronas, totalizando em 48h de aulas assíncronas e 24h de aulas síncronas, um total de 72h. Estas últimas serão destinadas a dúvidas e resolução de exercícios. Usaremos também o canal do youtube (lives), como também o google Meet. Os horários das lives, acordaremos com os alunos, para que marquemos um horário em que grande maioria possa comparecer. De toda forma, gravaremos essas aulas, para que os demais possam também assisti. Todas as demais informações serão repassadas na primeira semana de aula.

Irei utilizar diversas ferramentas do google como os seus editores de textos, planilhas e apresentadores. Também utilizaremos o overlief para usuários de LaTeX. Com a linguagem R, mostraremos documentos dinâmicos, usando o R Markdown e o shiny, também para o desenvolvimento de materiais didáticos, quanto para as atividades com os alunos. Todas essas ferramentas tecnológicas são gratuitas e de fácil instalação para os alunos, uma vez que darei todo o suporte para os alunos, de forma que estejam capacitados a utilizar todas as ferramentas quando necessário.

Segue um detalhamento das nossas avaliações

1ª Avaliação - Seções 1, 2, 3, 4 e - 30 pontos
2ª Avaliação - Seções 5, 6, 7 e 8 - 30 pontos
3ª Avaliação - Seções 9, 10 e 11 - 40 pontos

A nota final do aluno será dada pela soma das notas das atividades avaliativas divididas por 10. Para ser aprovado o aluno deverá obter nota final maior ou igual a 60 pontos. O discente que não for aprovado por nota poderá fazer uma avaliação substitutiva, incluindo todo o conteúdo da disciplina, que substituirá a menor nota dentre as três avaliações. As datas das avaliações são informadas na primeira semana de aula.

Na metodologia aprender por ensinar, poderemos destinar atividades também pedindo aos alunos que explanem sobre determinado tema específico para determinada aula. Para estes, as atividades da semana serão dispensadas, e atribuídas as notas para a devida atividade da semana, proporcional ao seu desempenho, de exposição do tema, material utilizado para a apresentação, e concordância com o assunto estudado.

Bibliografia detalhada

MONTGOMERY, Douglas C.; RUNGER, George C.. Estatística aplicada e probabilidade para engenheiros. 6. ed. Rio de Janeiro: LTC, 2016. 629 p. Tradução de: Verônica Calado.
DEVORE, J. L.. Probabilidade e Estatística: para engenharia e ciências. São Paulo: Pioneira Thomson, 2006. 692 p.
MORETTIN, Luiz Gonzaga. Estatística Básica: Probabilidade e Inferência. São Paulo: Pearson Prentice Hall, 2010. 375 p.
BUSSAB, W. O.; MORETTIN, P.A. Estatística Básica. 5. ed. São Paulo: Saraiva, 2003.
COSTA NETO, P. L. O. Estatística. 3. ed. São Paulo: Edgard Blucher, 2007.
TRIOLA, M. F. Introdução à Estatística. Rio de janeiro: LTC, 2008.

Aprender por ensinar

Modelo de Arquivo em power point
Resultado em vídeo
Os programas necessários:
- Editor de Slides: o MS Power Point (Instalado previamente no Windows); LibreOffice;
- Gravador de tela e de seu áudio: OBS Studio OBS.: Os programas são esses. Qualquer dúvida, favor me procurar.

Mapas Mentais

Dúvidas de como desenvolver, faça uso dos buscadores na internet, vídeo-aulas, etc. Há muito material interessante na internet;
Modelo

Resumo de Cornell

Dúvidas de como desenvolver, faça uso dos buscadores na internet, vídeo-aulas, etc. Há muito material interessante na internet;
Modelo

Semana 1 (13-17/09/21)

Tema:

Plano de aula

Tempo: 1h 50min.

Podcast

Material escrito sobre o assunto

Capítulo 1: Definições gerais e técnicas de somatório
Capítulo 2: Coleta, organização e apresentação de dados
Exercícios Propostos (Cap. 1, Cap. 2)
Scripts Aula01.R

Aula teórica (Aula assíncrona)

Aula de exercícios resolvidos (Aula assíncrona)

Semana 2 (20-24/09/21)

Tema:

Plano de aula

Tempo: 1h 50min.

Podcast

Material escrito sobre o assunto

Aula teórica (Aula assíncrona)

Aula teórica e de exercícios resolvidos (Aula assíncrona)

Semana 3 (27/04-01/10/2021)

Tema:

Plano de aula

Tempo: 1h 50min.

Podcast

Material escrito sobre o assunto

Aula teórica (Aula assíncrona)

Aula teórica e de exercícios resolvidos (Aula síncrona)

Semana 4 (04-08/10/21)

Tema:

Introdução ao R (Parte I)
Introdução ao R (Parte II)
Introdução ao R (Parte III)

Plano de aula

Tempo: 1h 50min.

Podcast

Material escrito sobre o assunto

Aula sobre introdução ao R (Parte I)

Aula sobre introdução ao R (Parte II)

Aula sobre introdução ao R (Parte III)

Semana 5 (11-15/10/21)

Tema:

Plano de aula

Tempo: 1h 50min.

Podcast

Material escrito sobre o assunto

Capítulo 5: Probabilidades
Capítulo 6: Distribuições de probabilidade
Exercícios Propostos (Cap. 5, Cap. 6)

Aula teórica (Aula assíncrona)

Aula teórica e de exercícios resolvidos (Aula assíncrona)

Semana 6 (18-22/10/21)

Tema:

Plano de aula

Tempo: 1h 50min.

Podcast

Material escrito sobre o assunto - Capítulo 7: Amostragem

Capítulo 8: Distribuições amostrais
Exercícios Propostos (Cap. 7, Cap. 8)

Aula teórica (Aula assíncrona)

Aula teórica e de exercícios resolvidos (Aula assíncrona)

Semana 7 (25-29/10/2021)

Tema:

Plano de aula

Tempo: 1h 50min.

Podcast

Material escrito sobre o assunto

Capítulo 5: Probabilidades
Capítulo 6: Distribuições de probabilidade
Exercícios Propostos (Cap. 6, Cap. 7)
Scripts Aula21.R,

Aula teórica (Aula assíncrona)

Aula teórica e de exercícios resolvidos (Aula assíncrona)

Semana 8 (01-05/11/21)

Tema:

Introdução ao R (Parte IV)
Introdução ao R (Parte V)
Introdução ao R (Parte VI)

Plano de aula

Tempo: 1h 50min.

Podcast

Material escrito sobre o assunto

Aula sobre introdução ao R (Parte IV)

Aula sobre introdução ao R (Parte V)

Aula sobre introdução ao R (Parte VI)

Semana 9 (08-12/11/21)

Tema:

Capítulo 9: Teoria da Estimação

Plano de aula

Tempo: 1h 50min.

Podcast

Material escrito sobre o assunto

Aula teórica (Aula assíncrona)

Aula teórica e de exercícios resolvidos (Aula assíncrona)

Semana 10 (15-19/11/21)

Tema:

Capítulo 10: Teoria da Decisão

Plano de aula

Tempo: 1h 50min.

Podcast

Material escrito sobre o assunto

Aula teórica (Aula assíncrona)

Aula teórica e de exercícios resolvidos (Aula assíncrona)

Semana 11 (22-26/11/21)

Tema:

Capítulo 11: Regressão Linear Simples

Plano de aula

Tempo: 1h 50min.

Podcast

Material escrito sobre o assunto

Aula teórica (Aula assíncrona)

Aula teórica e de exercícios resolvidos (Aula assíncrona)

Semana 12 (29/11-03-12/2021)

Tema:

Introdução ao R (Parte VII)
Introdução ao R (Parte VIII)
Introdução ao R (Parte IX)

Plano de aula

Tempo: 1h 50min.

Podcast

Material escrito sobre o assunto

Aula sobre introdução ao R (Parte VII)

Aula sobre introdução ao R (Parte VIII)

Aula sobre introdução ao R (Parte IX)

Semana 13 (06-10/12/21)

Tema:

Reapresentação da palestra intitulada “R como uma ferramenta acadêmica”, realizada na UFPI

Semana 14 (13-17/12/21)

Reapresentação da palestra intitulada “Desenvolvimento de pacotes R”, realizado nos Seminários - Café com Matemática - DEMAT/UFSJ

Quais as datas de avaliação?

Acessem: Avaliação e Cronograma

Onde ocorrem as aulas síncronas?

Acesse o portal didático, e verifique no bloco Informações Gerais

📺 Ensino Remoto 2021.2

Apresentação

Onde?

Cronograma e Fluxograma do curso

Ementa

Metodologia

Avaliação

Bibliografia adotada para a disciplina

Material adotado

Metodologias ativas

Semanas (AULAS)

Quiz

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